Маркетинг во многих компаниях воспринимается как сервисная (и оттого сервильная) служба, на которую возлагаются задачи производства корпоративной сувенирной продукции, привлечения клиентов и даже запоминания дней рождения клиентов, имен их детей и кличек собак. В то же время правильно построенный маркетинг, в основу которого положена работа с данными, может выполнять интегративную функцию для всей организации, заметно повышая ее эффективность не только в части роста выручки, но и в части оптимизации издержек.
Все чаще мы убеждаемся, что лучший маркетолог — это программист и data scientist в одном лице, который глубоко погружается в бизнес-процессы своей организации и может сократить ее расходы.
К числу методов оптимизации издержек, доступных маркетингу, можно отнести:
Рассмотрим эти методы на конкретных примерах из нашей практики.
Попытка поразить клиента функциональностью продукта или услуги зачастую кончается тем, что себестоимость растет гигантскими темпами, а на объеме продаж или способности компании взимать доплату за новый функционал это никак не сказывается. Причина банальна: добавившиеся функции избыточны и никому не нужны. Битва за функционал характерна только для очень молодых рынков. Со временем потребитель в первую очередь отдает предпочтение безопасности, сервису и, наконец, цене. Иными словами, перед службами маркетинга часто ставятся задачи поиска «голубых океанов», конструктивных и функциональных усложнений продукта в борьбе за внимание клиента, однако стоит сменить фокус с бесконечных модификаций на разумное и экономически обоснованное упрощение.
Приведу пример. К нам обратился крупный производитель лаков для ногтей с просьбой оптимизировать работы партнерских салонов красоты. Очевидно, что для салона красоты ключевым фактором прибыльности является время, затрачиваемое на оказание услуги. Мы обратили внимание, что в наших салонах процедура сушки (в терминах функционально-стоимостного анализа сушка — это частный вид функции) занимает гораздо больше времени, чем в салонах конкурентов. Установив наблюдение за несколькими сотнями процедур покрытия маникюром, мы заметили, что дольше всего сохли лаки синего колора. Сравнив их состав с составом других лаков, мы выделили ряд химических соединений, которые входили только в синие лаки, и отправили их на заключение в лабораторию. Результатом проекта стало вычленение всех соединений, влияющих на скорость высыхания материала, и их замена на аналогичные по функциональности, но более быстро сохнущие (и к тому же — более дешевые). В итоге сократились себестоимость производства, скорость оказания услуги клиенту и повысилась общая удовлетворенность как салонов, так и конечных потребителей. Возникла инновация ценности: затраты уменьшились, а прибыль парадоксальным образом увеличилась.
Чтобы провести функционально-стоимостный анализ, необходимо:
Инвестиции в обучение сотрудников с каждым годом все лучше и лучше иллюстрируют «парадокс белой королевы»: чтобы оставаться на месте, надо бежать все быстрее. Затраты на тренинги, курсы, мастер-классы растут, а отдача от них в лучшем случае не снижается
На фоне кризиса рабочей силы и усложнения технических характеристик продукции и услуг компаниям приходится становиться все более изобретательными в борьбе за квалифицированные кадры. И тут маркетинг вновь может оказаться неоценимым партнером для функции HR. Накапливаемые в маркетинговых системах (например, CRM или системах сквозной аналитики) данные служат источником информации не только о клиентах и матрице товаров, но и о сотрудниках и их компетенциях.
Оптимизируя программу обучения для отдела продаж одного из наших клиентов, мы выгрузили данные о продажах за три года и проанализировали эффективность менеджеров. Большинство HR-специалистов и даже руководителей отделов продаж смотрят на эффективность сотрудника линейно — оценивая принесенную им выручку и — изредка — маржинальность его транзакций. Хороший маркетолог может посмотреть на вопрос шире: оценить среднюю стоимость товарной позиции, глубину и ширину чека, возвратность клиента, продажи целевых позиций, рекламации и многие другие параметры, позволяющие оцифровать не только количественные, но и качественные характеристики сделки и продавца.
В итоге мы увидели, например, что после 14 месяцев работы ни один из более чем 60 менеджеров компании не давал существенного прироста производительности, а ключевым ограничением для этого являлась низкая комплексность сделки. В то же время учебная программа в компании состояла из адаптации в первые три месяца и серии поддерживающих тренингов через полгода, а тематически была посвящена скорее изучению технических характеристик продукции. Иными словами, компания обучала своих менеджеров по продажам и несвоевременно (по сути, бросая их в момент выхода на плато продуктивности), и не тому (технической информации вместо навыков перекрестных продаж).
Чтобы применить у себя в компании данную методологию, необходимо:
Консалтинговая компания BCG предложила оценивать всех клиентов по набору параметров, которые могут быть уложены в две базовых характеристики: финансовая привлекательность контрагента и качество наших с ним взаимоотношений. Такой подход позволил пойти дальше в оценке привлекательности сделки и выбора политики ценообразования, чем банальный анализ по ABC (метод, позволяющий делить клиентов на три группы: A, обеспечивающую 80% прибыли, B – 15%, и C – 5%), и стал надежным методом прогнозирования долгосрочной выручки от сотрудничества. Мы решили дополнить предложенную модель еще одним параметром — степенью уникальности запроса клиента, то есть глубиной кастомизации.
Не секрет, что чем уникальнее клиентский запрос, тем большее напряжение он создает для нашей производственной (в широком смысле слова) линии и тем большую вариативность действий за собой влечет
Хороший маркетолог умеет соединять данные о загрузке производственной линии и вспомогательные данные производства (например, время переналадки) с данными о запросах потенциальных клиентов. Например, если мы имеем дело с клиентом, который обладает низким потенциалом в модели BCG и обращается с крайне нестандартным запросом в период, когда производственная линия крайне загружена, нужно избрать (если вообще за этот проект стоит браться) такую политику сервиса и ценообразования, которая позволит с лихвой компенсировать издержки.
Приведем еще один пример. К нам обратился клиент, который в погоне за прибылью решил отказаться от производства типовых изделий и занялся сверхкастомными заказами с высокой маржинальностью. То, что звучало красиво в теории, оказалось крайне неприятно на практике: время на переналадку оборудования с типовых изделий на нетиповые достигало до 27% от времени такта производства, а отсутствие мощностей для производства типовых изделий в прежних объемах повлекло за собой отток лояльной клиентской базы. Мы снабдили все станки клиента датчиками, передававшими данные об их текущей загрузке в отдел продаж; провели кластеризацию клиентов по методике BCG и описали параметры отнесения заказа к низко-, средне- и крупновариативным, соотнеся с этими параметрами подходы к обслуживанию и ценообразованию. Такая спайка маркетинговых и производственных данных позволила в течение полугода поднять прибыль предприятия в 1,5 раза.
Схожие проблемы вызывает в компаниях отсутствие связки производственных данных с прогнозом спроса. Типична ситуация, когда маркетинг если и делает прогноз спроса, то не делится этой оценкой ни с кем. В результате разные структурные подразделения компании работают в отрыве друг от друга.
Еще один наш клиент столкнулся со следующей проблемой. В матрице продукции, производимой им, был довольно редкий и не пользующийся большим спросом продукт, содержавший ряд органических ингредиентов.
Служба входящей логистики клиента, завидев на бирже снижение цен на ингредиент, бросилась его покупать. Склады входящей логистики оказались им заполнены, а ингредиент, как и любая органика, начал гнить. Директор по входящей логистике уговорил директора производства срочно запустить на линию продукцию, содержащую ингредиент. В этот момент были сорваны сроки производства и поставки в сети основной продукции компании, что повлекло за собой штрафы от ритейлеров, а бесполезный продукт поступил на склады готовой продукции, где спокойно хранился до момента, когда складских мощностей стало не хватать для остальных товарных позиций. Взволнованный директор по исходящей логистике отправился в отдел продаж с просьбой интенсифицировать сбыт товара, но резонно столкнулся с ответом, что такой продукт спросом не пользуется и никому не нужен.
Думаете, такое происходит только в компаниях с очень низким уровнем производственной культуры? Отнюдь.
Как мы увидели из трех примеров выше, маркетинг — уже не просто функция по приводу в продажи потенциальных клиентов. Зона ответственности маркетинга расширяется: вооружаясь данными от разных бизнес-процессов компании и склеивая их с данными опросов, продаж, сквозной аналитики, маркетинг получает невиданную доселе возможность влиять не только на доходы организации, но и на ее расходы.
И для этого владельцам компаний важно осознать необходимость скорейшей спайки маркетинговых и ИТ-процессов. Присмотритесь к вашим сотрудникам. Возможно, среди парней, которые обслуживают сервера вашей компании, прячется будущий директор по маркетингу.
Специально для HBR
Термины и определения
Общие положения и условия
Обязательства Пользователя
Пользователь самостоятельно несет ответственность за любую информацию и материалы, размещенные на Сайте. Компания не инициирует размещение указанной информации, не выбирает получателей информации, не влияет на содержание и целостность размещаемой информации, а также в момент размещения Пользователем информации на Сайте не знает и не может знать, нарушает ли такое размещение действующее законодательство Российской Федерации, однако Компания вправе отслеживать, просматривать и/или удалять любую информацию и материалы, размещенные Пользователем на Сайте.
При размещении любой информации и материалов Пользователь не становится соавтором Сайта и отказывается от каких-либо претензий на такое авторство в будущем. Компания не выплачивает Пользователю авторского или любого иного вознаграждения, как в период, так и по истечении срока действия настоящего Соглашения.
Компания стремится к обеспечению достоверности информации, размещенной на Сайте, однако не несет ответственности за любые неточности и/или недостоверность информации, а равно сбои в работе предоставляемых через Сайт сервисов. Пользователь согласен с тем, что Компания не несет ответственность и не имеет прямых или косвенных обязательств перед Пользователем в связи с любыми возможными или возникшими потерями или убытками, связанными с любым содержанием Сайта, интеллектуальной собственностью, товарами или услугами, доступными на нем или полученными через внешние сайты или ресурсы либо иные ожидания Пользователя, которые возникли в связи с использованием размещенной на Сайте информации или ссылки на внешние ресурсы.
Ни при каких условиях, включая, но не ограничиваясь невнимательностью или небрежностью Пользователя, Компания не несет ответственности за любой ущерб (прямой или косвенный, случайный или закономерный), включая, но не ограничиваясь потерей данных или прибылей, связанной с использованием или невозможностью использования Сайта, информации, файлов или материалов на нем, даже если Компания или ее представители были предупреждены о возможности такой потери. В случае, если использование Сайта приведёт к необходимости дополнительного обслуживания, исправления или ремонта любого оборудования, а равно восстановления данных, все связанные с этим затраты оплачиваются Пользователем.
Условия обработки и использования персональных данных
Принимая условия настоящего Соглашения Пользователь выражает свое согласие на:
Цель обработки персональных данных:
Компании, а также рекламно-информационных сообщений, касающихся продукции и услуг Компании и ее партнеров.
Прочие положения
По всем вопросам, связанным с нарушением авторских прав Компании, незаконного использования материалов Сайта или размещением ложной, вводящей в заблуждение информации о Компании, просим обращаться по следующим контактным данным:
125047, г. Москва, ул.2-ая Брестская, д.30, офис 500, телефон +7 929 559-05-28